Руководство по коннектору8 мин чтенияMCP-инструментов: 287 языков

Databricks MCP: подключить к Microsoft Copilot

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

HCАвтор: команда HelpCodeОбновлено 8 мин чтения Открытый код на GitHub

Без банковской карты · 7 дней пробного периода · Есть вариант self-host

Databricks

Databricks

Let your AI work with your Databricks workspace: run SQL on a warehouse, explore Unity Catalog catalogs, schemas and tables, check clusters, warehouses, jobs and runs, read notebooks, and start or stop compute or trigger jobs after your confirmation. With a personal access token.

инструментов

28

Регион

INTL

Категория

Базы данных

Аутентификация

Bearer Token

Требуемые env-vars

DATABRICKS_HOSTDATABRICKS_TOKEN
Установить в Cloud одним кликом

7 дней бесплатно · Без карты

  • 7 дней бесплатно
    Без банковской карты
  • GDPR и готовность к SOC 2
    Данные в ЕС, журналы аудита
  • Открытый код на GitHub
    Open source · AGPL-3.0
  • Работает с ChatGPT, Claude, Gemini
    Любой MCP-совместимый клиент

Кратко

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

Пошаговая настройка

Подключи Databricks к Microsoft Copilot за 2 минуты

Начни бесплатный пробный период в AnythingMCP Cloud, подключи Databricks в пошаговой настройке и добавь свой MCP URL в Microsoft Copilot. Без кода и без собственного сервера.

Без банковской карты · 7 дней пробного периода · Есть вариант self-host

Попробуй спросить

Примеры промптов для Databricks

Кликни по промпту — он скопируется. Вставь в Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot или OpenClaw и запусти через этот коннектор.

Databricks · live via MCP
Поделиться
Opus 4.7

Claude — это AI, он может ошибаться. Проверяйте ответы.

💡 Без установки? Используйте cloud.anythingmcp.com напрямую. Войдите, нажмите Connectors → Databricks, вставьте учётные данные, создайте MCP API key, и готово. Без Docker, без git clone, без локального сервера.

Databricks + Microsoft Copilot

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

Предварительные требования

Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:

DATABRICKS_HOST, DATABRICKS_TOKEN

Шаг 1 — Получите учётные данные

  1. Откройте свой workspace в Databricks и скопируйте хост из адресной строки в DATABRICKS_HOST, без https://, например dbc-a1b2c3d4-e5f6.cloud.databricks.com (AWS), adb-1234567890123456.7.azuredatabricks.net (Azure) или 1234567890123456.7.gcp.databricks.com (Google Cloud).
  2. Нажмите на своё имя пользователя справа вверху, затем Settings → Developer → Access tokens → Manage → Generate new token. Укажите комментарий и срок действия и скопируйте токен в DATABRICKS_TOKEN: Databricks показывает его только один раз. Администратор workspace должен разрешать personal access tokens.
  3. Чтобы дать минимум прав, создайте токен для service principal, у которого есть только нужные ИИ права: USE CATALOG, USE SCHEMA и SELECT на данные и CAN USE на один SQL warehouse. Коннектор действует с правами пользователя токена.
  4. Установите коннектор и выполните databricks_get_current_user, чтобы увидеть, от чьего имени действует ИИ.

Вычисления стоят денег, поэтому ИИ сначала спрашивает: Databricks тарифицирует вычисления в DBU. Запрос к остановленному SQL warehouse запускает его автоматически, а работающий warehouse или кластер стоит денег, пока сам не остановится. Перед выполнением SQL ИИ проверяет warehouse через databricks_list_warehouses; если он не запущен, ИИ сообщает, что запрос его запустит, и какого он размера, и ждёт вашего «да». Serverless warehouse запускается за секунды.

SQL на warehouse: databricks_execute_sql выполняет одну инструкцию и по умолчанию возвращает до 200 строк (максимум 10 000). Для всего, что меняет данные, таблицы или права (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE, CREATE, ALTER, DROP, GRANT), ИИ показывает точный текст инструкции и ждёт явного «да»; что вообще разрешено, определяют права токена в Unity Catalog. Долгие инструкции продолжают выполняться в фоне: databricks_get_statement отслеживает их, а databricks_get_statement_chunk получает следующие строки.

Unity Catalog: databricks_list_catalogs, databricks_list_schemas, databricks_list_tables и databricks_get_table показывают каталоги, схемы, таблицы, представления и их столбцы, чтобы ИИ писал SQL с правильными именами.

Любое другое изменение тоже требует подтверждения: databricks_start_cluster, databricks_terminate_cluster, databricks_start_warehouse, databricks_stop_warehouse, databricks_run_job, databricks_cancel_job_run и databricks_cancel_statement. Остановка кластера или warehouse прерывает запросы и ноутбуки, которые на нём работают. Этот коннектор ничего не удаляет.

Задания: databricks_list_jobs и databricks_get_job показывают задания, расписания, параметры и задачи; databricks_run_job запускает задание сейчас; databricks_list_job_runs, databricks_get_job_run и databricks_get_run_output показывают запуски, состояние задач, ошибки и вывод ноутбуков (хранится 60 дней).

Ноутбуки и файлы: databricks_list_workspace просматривает папки и ноутбуки, databricks_export_notebook возвращает исходный код небольшого ноутбука, databricks_list_volume_files показывает содержимое тома Unity Catalog, а databricks_list_dbfs старые пути DBFS. Конфигурация Spark, переменные окружения и init-скрипты кластеров не выводятся, потому что могут содержать секреты.

Частые ошибки: 401 или 403 Invalid access token: токен неверный, истёк или отозван, либо DATABRICKS_HOST указывает на другой workspace. 403 PERMISSION_DENIED: у пользователя нет нужного права, например USE CATALOG, SELECT, CAN USE на warehouse или CAN MANAGE RUN на задание. 404 RESOURCE_DOES_NOT_EXIST: неверный ID или имя, либо Unity Catalog не включён в workspace. 429: слишком много запросов; подождите и повторите.

Коннектор не создаёт, не изменяет и не удаляет кластеры, warehouses, задания, таблицы и файлы, не загружает файлы и не охватывает пайплайны Delta Live Tables, MLflow, Model Serving, Genie и Vector Search.

Шаг 2 — Установите адаптер

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Шаг 3 — Добавьте коннектор в Microsoft Copilot

URL вашего сервера: в AnythingMCP откройте MCP Servers → сервер, на котором находится этот коннектор, и скопируйте его URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Используйте его везде, где в этом руководстве указано YOUR_SERVER_ID.

Microsoft Copilot использует MCP-серверы через агентов, созданных в Copilot Studio: ты добавляешь AnythingMCP в агента как инструмент, а затем публикуешь агента в Microsoft 365 Copilot и Teams. Copilot Studio подключается из облака Microsoft по Streamable HTTP, который AnythingMCP поддерживает.

  1. В Copilot Studio открой своего агента (или создай нового), перейди в Tools и выбери Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
  2. Укажи Server name (например, AnythingMCP), Server description, которое объясняет, что делает коннектор, и Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. По описанию Copilot Studio решает, когда вызывать сервер.
  3. В аутентификации выбери API key, установи Type в Header, укажи имя заголовка X-API-Key и нажми Create.
  4. В окне Add tool выбери Create a new connection, вставь MCP API-ключ из AnythingMCP (MCP Servers → твой сервер → API keys) и нажми Add to agent.
  5. Проверь в панели Test агента: попроси о том, для чего нужны инструменты Databricks.
  6. Нажми Publish, затем Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, оставь включённым Make agent available in Microsoft Copilot и нажми Add channel. See agent in Teams установит агента для тебя; в Microsoft 365 Copilot введи @ и выбери агента.

Хочешь, чтобы каждый входил под своей учётной записью? Вместо API-ключа выбери OAuth 2.0 → Dynamic discovery: каждый пользователь войдёт в AnythingMCP при первом вызове агентом.

Размещаешь сам? Используй публичный HTTPS-адрес своего экземпляра вместо https://cloud.anythingmcp.com. Copilot Studio подключается из облака Microsoft, поэтому localhost не подойдёт.

Доступные инструменты

ToolWhat it does
databricks_get_current_userGet the Databricks user or service principal behind the token: user name, display name, id, active flag, groups and entitlements
databricks_list_clustersList the workspace's clusters (all-purpose and job clusters) with id, name, state, Spark version, node types, size or autoscale range…
databricks_get_clusterGet one cluster's state and configuration: Spark version, node types, workers or autoscale range, auto-termination, access mode, memory and…
databricks_start_clusterStart a terminated cluster
databricks_terminate_clusterTerminate (stop) a running cluster
databricks_list_warehousesList the SQL warehouses with id, name, state (RUNNING, STOPPED, STARTING), size, type, serverless flag, cluster counts, active sessions and…
databricks_get_warehouseGet one SQL warehouse: state, size, type, serverless flag, scaling range, active sessions, auto-stop minutes, health and its JDBC/ODBC…
databricks_start_warehouseStart a stopped SQL warehouse
databricks_stop_warehouseStop a running SQL warehouse
databricks_execute_sqlRun one SQL statement on a SQL warehouse and return columns and up to row_limit rows (default 200)
databricks_get_statementGet the state and result of a SQL statement started with databricks_execute_sql: status (PENDING, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED, CANCELED)…
databricks_get_statement_chunkGet a further chunk of rows of a finished SQL statement, by chunk index (next_chunk_index of the previous answer)
databricks_cancel_statementCancel a running SQL statement
databricks_list_jobsList the workspace's jobs with id, name, creator, schedule and creation time
databricks_get_jobGet one job: name, description, run-as user, schedule or trigger, job parameters, concurrency, timeout and its tasks (key, dependencies…
databricks_run_jobTrigger a run of an existing job now
databricks_list_job_runsList job runs, newest first, with run id, job id, state, start and end time, duration and a link to the run page
databricks_get_job_runGet one job run: state and result, times, trigger, parameters and each task's run_id, state and run page link
databricks_get_run_outputGet the output of one task run: notebook exit value, SQL output, error message and trace, and logs
databricks_cancel_job_runCancel a job run (asynchronously)
databricks_list_catalogsList the Unity Catalog catalogs the user can see, with name, type, owner and comment
databricks_list_schemasList the schemas of a Unity Catalog catalog with full name, owner and comment
databricks_list_tablesList the tables and views of a Unity Catalog schema with full name, type (MANAGED, EXTERNAL, VIEW, MATERIALIZED_VIEW), format, owner and…
databricks_get_tableGet a Unity Catalog table or view by full name: columns with types, nullability, comments and partitioning, table type, format, owner…
databricks_list_workspaceList the contents of a workspace folder: notebooks (with language), files, folders, repos and libraries, with path, object id and…
databricks_export_notebookGet the source code of one notebook or workspace file as text (Python, SQL, Scala or R source)
databricks_list_volume_filesList the files and folders in a Unity Catalog volume directory, with name, size and modification time
databricks_list_dbfsList a legacy DBFS directory (path, size, folder flag, modification time)

Примеры запросов

  • «Какие у нас есть SQL warehouses и какие из них сейчас работают?»
  • «Покажи таблицы в main.sales и столбцы таблицы orders.»
  • «Какой была выручка по странам в прошлом месяце? Используй serverless warehouse и сначала скажи, нужно ли его запускать.»
  • «Успешно ли прошло задание nightly_etl этой ночью? Если какая-то задача упала, покажи ошибку.»
  • «Запусти сейчас задание weekly_report, но сначала скажи, что оно делает и какой кластер использует.»

FAQ

Для какого Copilot это руководство? Для Microsoft 365 Copilot на работе — через агентов Copilot Studio. В приложении Microsoft Copilot для личных аккаунтов добавить свой MCP-сервер нельзя.

Что нужно? Рабочий аккаунт с доступом к Copilot Studio (лицензия или пробная версия), чтобы создать агента. Тем, кто будет пользоваться им в Microsoft 365 Copilot или Teams, нужен доступ к агенту: поделись им или попроси администратора опубликовать его для организации. Если в организации действуют политики данных для коннекторов Power Platform, они распространяются и на MCP-серверы.

Агент не вызывает инструменты. Проверь, что имя заголовка — ровно X-API-Key, а ключ относится к тому же MCP-серверу, что и URL, и сделай Server description конкретным: по нему Copilot Studio решает, когда вызывать сервер. После каждого изменения опубликуй агента заново; в открытом чате введи «start over», чтобы перейти на новую версию.

Следующие шаги

Это руководство помогло?

Подключи Databricks к Microsoft Copilot за 2 минуты

Начни бесплатный пробный период в AnythingMCP Cloud, подключи Databricks в пошаговой настройке и добавь свой MCP URL в Microsoft Copilot. Без кода и без собственного сервера.

Похожие руководства

Коннекторы

Databricks MCP: подключить к ChatGPT

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

Коннекторы

Databricks MCP: подключить к Claude

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

Коннекторы

Databricks MCP: подключить к Cursor

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

Коннекторы

Databricks MCP: подключить к Gemini CLI

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

Коннекторы

Databricks MCP: подключить к Meta Muse

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.

Коннекторы

Databricks MCP-сервер: SQL, каталоги и задания

Дайте ИИ работать с вашим workspace в Databricks: выполнять SQL на warehouse, изучать каталоги, схемы и таблицы Unity Catalog, проверять кластеры, warehouses, задания и запуски, читать ноутбуки, а после вашего подтверждения запускать и останавливать вычисления или задания. Подключение по personal access token.